提取正负样本图像的HOG和LBP特征，得到行人分类器

资 源 简 介

提取正负样本图像的HOG和LBP特征，得到行人分类器

详 情 说 明

在计算机视觉领域，行人检测是一个重要且具有挑战性的任务。本文将介绍一种结合HOG和LBP特征的解决方案，通过支持向量机训练出高效的分类器。

HOG（方向梯度直方图）特征可以很好地描述物体的轮廓和形状信息，而LBP（局部二值模式）特征则擅长捕捉纹理特征。将这两种特征结合起来使用，能够更全面地表示行人特征。

正负样本的选取对分类器的性能至关重要。正样本通常包含各种姿态、衣着、尺度的行人图像，而负样本则包含各种非行人的背景图像。通过对这些样本提取HOG和LBP特征，可以得到丰富的训练数据。

支持向量机作为分类器具有较好的泛化能力，能够有效处理高维特征空间。训练完成的分类器可以应用于新图像的行人检测任务。

实验结果表明，这种融合特征的方法相比单一特征取得了更好的检测效果。特别是在复杂背景和部分遮挡情况下，仍能保持较高的识别率。